Die Nutzung von medizinischen Daten steht oft im Spannungsfeld zwischen möglichen bahnbrechender Durchbrüchen und den konkreten Anforderungen des Datenschutzes. Unser Dienstangebot setzt genau hier an, um den Fortschritt in der medizinischen Forschung zu beschleunigen, ohne dabei Kompromisse bei der Sicherheit sensibler Daten einzugehen.
Föderiertes Lernen für den Datenschutz: Wir integrieren innovative Lösungen, die auf dem Prinzip des föderierten Lernens basiert. Diese Methode ermöglicht die Entwicklung von KI-Modellen, indem sie verschiedene Partner und Datenquellen integriert, ohne die eigentlichen Daten preiszugeben. Der entscheidende Vorteil liegt darin, dass Daten nicht zwischen den Partnern geteilt werden müssen, was nicht nur den Datenschutz gewährleistet, sondern auch Angriffsvektoren minimiert.
Grenzenlose Zusammenarbeit: Unser Ansatz ermöglicht es Forschern und Einrichtungen, ihre Daten sicher in das Modelltraining einzubringen, ohne dass diese Daten den eigentlichen Besitzort verlassen. Das föderierte Lernen schafft eine virtuelle Kooperationsumgebung, in der Erkenntnisse aus verschiedenen Quellen zusammengeführt werden, ohne dabei die individuelle Sicherheit und Privatsphäre zu gefährden.
Schutz vor Angriffsvektoren: Datensicherheit hat höchste Priorität. Föderiertes Lernen minimiert das Risiko von Angriffen, da die tatsächlichen Datenpunkte nie zentralisiert werden. D
Mit unserem Dienstangebot öffnen wir Türen zu einer neuen Ära der datengesteuerten medizinischen Forschung. Gemeinsam schaffen wir Innovationen, ohne dabei die Grundprinzipien des Datenschutzes und der Datensicherheit zu vernachlässigen. Der Weg zu medizinischen Durchbrüchen beginnt hier, in einer Umgebung, die den Schutz Ihrer Daten als oberste Priorität betrachtet.
Kontakt: c.barakat [at] fz-juelich.de